【基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)代码】 基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统是为高校打造的一款在线考试平台。 系统功能说明 1、系统共有管理员、老师、学生三个角色，管理员拥有系统最高权限。 2、老师拥有考试管理、题库管理、成绩管理、学生管理四个模块。 3、学生可以参与考试、查看成绩、试题练习、留言等功能。 本代码资源包括博文【项目开发实践——基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)】中的前端和后端代码 随着信息技术的快速发展，教育领域亦在不断地融入新技术，以提升教育质量和教学效率。其中，在线考试系统作为现代教育技术的一个重要应用，得到了广泛的关注和应用。本文所涉及的《基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)代码》项目，就是这样一个在高校教育场景下，针对考试管理需求而设计开发的系统。该系统不仅满足了传统考试的基本功能，还通过技术手段，为考试管理提供了更为高效、便捷的解决方案。 系统功能详细介绍： 该系统设计为支持三个主要角色：管理员、老师和学生，各自拥有不同的权限和操作界面。管理员作为系统管理者，拥有系统的最高权限，负责进行用户管理、权限分配、系统设置等全局性的管理工作。老师角色则专注于考试内容的具体管理，包括考试的组织、题库的建立与维护、考试成绩的评定及学生的相关管理。而学生角色则主要参与考试，可以进行在线答题、查看成绩、进行试题练习以及通过留言系统与其他用户进行交流。 系统的技术架构： 从技术角度看，该项目采用SpringBoot作为后端服务的框架，利用SpringBoot强大的自动配置能力和简洁的开发流程，快速搭建起稳定的后端服务。同时，Vue3作为前端框架，为用户提供了一个流畅且具备响应式的用户界面。Vue3的组件化设计使得前端代码更加模块化，便于维护和扩展。 代码实现的细节： 本次分享的代码资源，涵盖了项目开发中的前端和后端部分。前端部分主要包括用户界面的设计，如登录页面、管理界面、考试界面、成绩展示等，以及对应的功能实现。后端部分则包含API接口的设计与实现，数据库的交互逻辑，以及业务逻辑的处理等。整体代码遵循了前后端分离的开发模式，使得前端和后端可以独立开发和测试，提高了开发效率和系统的可维护性。 开发实践： 在“项目开发实践——基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)”一文中，对开发过程中遇到的问题进行了分析，并提出了解决方案。例如，在如何保证前后端数据交互的高效性和安全性方面，系统采用了JWT进行用户身份验证，RESTful API设计原则来规范接口，以及HTTPS协议来确保数据传输的安全。 项目的意义： 《基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)代码》项目，不仅为高校提供了一个功能全面的在线考试平台，还展示了如何将现代前后端技术有效结合，用于解决实际问题。通过这个项目，开发者可以学习到如何利用SpringBoot和Vue3进行Web应用的快速开发，以及如何处理常见的技术难题。 该在线考试系统具有高效便捷的管理功能、友好的用户交互界面以及安全可靠的数据处理能力，能够满足高校考试管理的需求，提高考试组织与管理的效率，同时也是对当前在线教育工具的一个有益补充。

在本实例中，我们将深入探讨如何使用Python编程语言来实现一个爬虫，目的是抓取豆瓣电影网站上的“豆瓣电影TOP250”列表中的数据。这个列表汇集了最受用户好评的250部电影，是电影爱好者的重要参考。通过学习这个实例，我们可以了解网络爬虫的基本原理和Python的相关库，如requests、BeautifulSoup以及pandas。 我们需要导入必要的库。`requests`库用于发送HTTP请求获取网页内容，`BeautifulSoup`库则帮助我们解析HTML文档，找到我们需要的数据。`pandas`库则用来处理和存储抓取到的数据，方便后续分析。 1. **发送HTTP请求**： 使用`requests.get()`函数可以向指定URL发送GET请求。在这个例子中，我们需要访问豆瓣电影TOP250的页面，例如：`https://movie.douban.com/top250`。 2. **解析HTML**： 获取到的网页内容是HTML格式，我们需要解析它来提取数据。`BeautifulSoup`提供了强大的解析功能。我们可以用`BeautifulSoup`创建一个解析器对象，然后通过CSS选择器或XPath表达式定位到目标元素。 3. **抓取电影信息**： 在HTML中，每部电影的信息通常包含在一个特定的HTML结构内，例如``。我们需要找到这些结构，并从中提取电影的名称、评分、简介、导演、演员等信息。这通常涉及到了解HTML标签和属性。 4. **数据存储**： 抓取到的数据可以存储为CSV、JSON或其他格式，方便后期分析。`pandas`库的`DataFrame`对象可以很好地封装这些数据，使用`to_csv()`或`to_json()`方法可以将数据保存到文件。 5. **循环抓取多页数据**： 豆瓣电影TOP250的页面可能分多页展示，我们需要检查是否有下一页链接，如果有，则继续发送请求并解析，直到所有页面的数据都被抓取。 6. **异常处理**： 网络爬虫在运行过程中可能会遇到各种问题，如网络连接失败、网页结构改变等。因此，我们需要添加适当的异常处理代码，确保程序在出现问题时能够优雅地退出或者尝试恢复。 7. **遵守网站robots.txt规则**： 在进行网络爬虫时，应尊重网站的robots.txt文件，避免抓取被禁止的页面，以免对网站服务器造成负担或引发法律问题。 8. **提高效率与合法性**： 为了减少对网站的请求频率，可以设置合适的延时。此外，使用代理IP可以防止因频繁请求被封IP。同时，务必遵守相关法律法规，不要进行非法数据采集。 通过以上步骤，我们可以编写一个完整的Python爬虫，抓取并存储豆瓣电影TOP250的数据。这个实例不仅可以帮助我们学习Python爬虫技术，还能让我们实际操作，体验从数据抓取到数据处理的全过程，提升我们的编程能力。同时，这也是一个生活娱乐的实用案例，可以用于个人兴趣的电影推荐系统开发。

Oralce GoldenGate教程实例 Expert Oracle GoldenGate GoldenGate安装部署及解决方案 GoldenGate实战指南 Goldengate-维护与监控 OGG 12c Integrated 和 Classic 模式互相切换案例 OGG 12c RAC 到单实例同步--归档在本地搭建案例 OGG 12c Mysql2Mysql 搭建案例 ...... 等 GoldenGate企业级运维实战

NCo3.0调用RFC,通用接口, 支持泛型和动态类型。 Sap通用接口  一、 接口说明 1. 入参Dictionary，出参泛型 1.1 接口ExecuteString public T ExecuteString(string FunName, Dictionary import) 实例代码： SapRfcHelper sapserver = new SapRfcHelper("10.6.203.19", "100", "E_SFC", "Sfcs@123"); Dictionary import3 = new Dictionary(); import3.Add("NUM", "1"); import3.Add("STATUS", "1"); //入参字符串出参对象 StatusModel d = sapserver.ExecuteString("Y_RFC_SUPPLY_ZMM10_STATUS", import3); 1.2 接口ExecuteStructure public T ExecuteStructure(string FunName, Dictionary import) 没有测试实例 1.3 接口ExecuteTable public T ExecuteTable(string FunName, string tableName, Dictionary import) 实例代码： Dictionary import23 = new Dictionary(); import23.Add("AUFNR", "111"); //入参表格出参对象 MappingModel fd = sapserver.ExecuteTable("Z_SFC_BU_MO_MAPPING", "BU_MO", import23); 2. 入参Dictionary，出参动态类型 2.1 接口Execute public ExpandoObject Execute(string FunName, Dictionary import) 3. 入参Dictionary，出参泛型 3.1 接口Execute public T Execute(string FunName, Dictionary import) 二、出参泛型对象 注意事项： 1. 仅对属性赋值,字段自动忽略（如果有异常，请检查） 2. 属性不能多于sap接口的参数 3. 属性名即是sap接口的Key 列如：

python基础、机器学习、深度学习代码

基于UDS协议的CAN诊断OTA升级功能实现指南：包含上位机VS源码、MCU端源码及CAN与ISO标准资料大全,CAN诊断实现基于UDS协议的OTA升级功能代码及资料（支持AB面升级 ）。 产品包括: 1.升级上位机VS源码； 2.MCU端源码（boot+app），包含UDS协议框架(tp层代码基于iso15765和常用SID服务代码基于iso14229) 3.CAN学习资料和ISO14229资料。 ,CAN诊断; UDS协议; OTA升级功能; VS源码; MCU端源码; ISO15765; ISO14229资料。,CAN诊断与OTA升级功能实现：支持AB面升级的UDS协议代码与资料包

在当今人工智能技术蓬勃发展的大背景下，机器学习作为人工智能的一个重要分支，已经被广泛地应用在诸多领域。其中，手写数字识别作为机器学习领域的一个经典问题，不仅在科研领域有着重要的研究价值，同时也被广泛应用于商业和日常生活中，如邮政编码的自动识别、银行支票的数字识别等。本项目“基于卷积神经网络的手写数字识别-机器学习课设（代码+文档）”即为该领域的实际应用案例之一。 该项目核心内容是利用卷积神经网络（CNN）来实现对手写数字图像的识别。卷积神经网络是一种深度学习模型，它在图像识别方面表现出色，已经成为处理图像数据的主流方法。CNN通过模拟人脑视觉皮层的结构，使用卷积层对图像进行特征提取，能够自动地从原始图像数据中学习到有效的特征表示，这使得CNN在处理图像分类问题时具有很高的效率和准确性。 在本项目中，首先需要对手写数字图像数据集进行预处理，包括图像的归一化处理、大小调整以及数据增强等。数据预处理是机器学习项目中非常关键的一个环节，它关系到模型训练的效果和识别准确率的高低。接下来，构建卷积神经网络模型，通过添加卷积层、池化层、全连接层等构建出一个能够有效识别手写数字的深度学习模型。在模型搭建完成后，需要进行模型训练，调整和优化网络的参数，以达到最佳的识别效果。 本项目的实现工具是PyCharm。PyCharm是Python语言最优秀的集成开发环境之一，支持代码智能提示、代码质量分析、版本控制等强大功能，非常适合用来开发机器学习和深度学习项目。通过PyCharm，可以方便快捷地完成代码编写、调试、运行等整个开发流程。 在项目文档部分，将详细介绍项目的设计思路、实验环境、网络架构、训练过程、结果分析以及遇到的问题和解决方案等。文档不仅是对整个项目的记录，也是对学习成果的一种展示，为他人提供了学习和参考的可能。通过深入阅读文档，学习者可以了解到从问题提出到模型建立再到最终模型训练完成的整个过程，对于理解卷积神经网络在手写数字识别领域的应用具有重要的意义。 在实际应用中，本项目的成果不仅局限于手写数字的识别，也可以推广到其他图像识别任务中，如人脸识别、物体检测、交通标志识别等。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩大，卷积神经网络在未来将会有更加广阔的应用前景。 此外，项目还涉及到机器学习领域的基础概念和理论知识，例如监督学习、深度学习、模型评估标准等。通过本项目的学习，学习者不仅能够掌握卷积神经网络在实际问题中的应用，也能够加深对机器学习基础知识的理解，为进一步深入学习人工智能相关领域打下坚实的基础。 本项目作为一个机器学习课程设计，还能够帮助教师和学生更好地进行教学和学习交流。教师可以通过布置类似的课程设计作业，引导学生通过实际操作来掌握机器学习的理论和实践技能。学生则可以通过项目实践，加深对课程知识的理解，提高自身的动手能力和创新思维。这样的教学模式符合当前教育领域推崇的“学以致用”、“实践出真知”的教学理念，有利于提升学生的学习效果和兴趣。 本项目的开展对于个人技能的提升、教学活动的丰富、以及人工智能技术在实际问题中应用的推广都有着积极的意义。通过学习和实践本项目，不仅可以掌握卷积神经网络在手写数字识别中的应用，也能够对整个机器学习领域有一个全面的认识和深入的理解。

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